配电网中基于改进多种群遗传算法的分布式发电规划

• 作 者: 张惠卿
• 机 构: 华北电力大学
• 出 处: 华北电力大学(保定) 华北电力大学
• 发表日期: 2011年期

以应对能源危机和全球气候变化为契机，尤其是奥巴马出任美国总统后提出的能源战略构想，将新能源的研究推向了高潮，利用新能源的分布式发电技术也一举成为电力行业研究的新热点。分布式发电以其优异性获得了世界各国的普遍关注，分布式发电具有环境友好、终端用户费用低、灵活地跟踪负荷变化、改善电能质量、提高供电可靠性、满足资源可持续发展等众多优点。分布式发电与大电网供电相互补充、协调，是未来电网发展的总趋势。　　
本文首先介绍了分布式发电的概念、分类，并对几种分布式发电技术和储能技术进行了简介，分析了分布式发电接入配电网后对系统规划方面的影响；其次，归纳了目前存在的含分布式发电的配电网规划模型，以投资成本最小、系统网损最小和静态电压稳定裕度最大为优化子目标建立了多目标函数模型，并应用模糊理论制定了总体满意度，将多目标优化转化为单一目标的总体优化。然后，选择遗传算法来对模型进行求解，针对遗传算法在求解过程中收敛速度较慢，易早熟等缺点，提出了改进自适应多种群遗传算法，并采用算例验证了规划模型的合理性，明确了改进自适应多种群遗传算法比遗传算法收敛更快，全局优化能力更强。最后对与分布式发电紧密相关的另一个概念——微电网进行了研究，介绍了微电网的结构，分析了微电网技术中关键问题的研究进展，结合分布式发电规划，对微电网在未来电网中的定位及与现有配电网的协调发展进行了讨论，指出了目前微电网规划中亟需解决的问题。